Senior Engineer

🔥 6 horas atrás

🏄 California, Texas, +1 estados a mais – Remoto

🏄 California – Remote 🤠 Texas – Remote ☕ Washington – Remote

💵 $184.000 - $356.500 / ano

⏰ Tempo Integral

🟠 Sênior

🧑‍💻 Engenheiro Full-stack

🦅 Patrocina Visto H1B

Esta empresa já patrocinou vistos H1B no passado.

👻 Score fantasma 1%

O que significa: a chance de ninguém estar realmente contratando para esta vaga.Como ler: 60% ou mais significa que achamos que é uma vaga fantasma. Pontuações mais baixas preocupam menos.Como pontuamos: tempo em aberto, republicações, vagas abertas vs tamanho do time, rapidez para fechar vagas, e se o salário está divulgado.Observação: é uma estimativa de dados públicos, não um julgamento da empresa. Vagas reais podem ter pontuação alta, então use como uma dica, não como um fato.

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NVIDIA

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10.000+ funcionários

Fundada em 1993

🏥 Saúde

🏭 Manufatura

🤖 Inteligência Artificial

Healthcare • Manufacturing • Artificial Intelligence

A NVIDIA é uma empresa de tecnologia líder, especializada em computação acelerada e inteligência artificial. A companhia é pioneira em avanços em unidades de processamento gráfico (GPUs), computação em nuvem, data centers e realidade virtual, com foco nos setores de games, automotivo, saúde e robótica. As inovações da empresa, como o NVIDIA Omniverse, transformam processos digitais tradicionais ao viabilizar simulações de alta fidelidade e tarefas de renderização. Suas aplicações abrangem diversos setores, desde veículos autônomos com o NVIDIA DRIVE até soluções de saúde com o NVIDIA Clara, além de análises e fluxos de trabalho impulsionados por IA.

Descrição

• Design and build systems that turn cluster validation into repeatable, verifiable software • Design and implement cluster readiness and certification tooling in Go and Python on Kubernetes and Slurm, including controllers, operators, CLIs, and scheduler integrations • Build a catalog of benchmarks and real workloads spanning communication, compute, storage, diagnostics, training, inference, reliability, and security • Develop provenance and evidence pipelines that capture execution details and produce signed, auditable results • Bring new GPU platforms, schedulers, and fabrics under test from single-node bring-up through multi-node production-cluster validation • Collaborate with internal platform, networking, and solutions teams and cloud partners to root-cause performance and correctness gaps • Contribute to the open-source Cluster Readiness Engine and related projects through design documents, documentation, and reviews • Author design documents, runbooks, and operational guides for cluster validation and result interpretation

🎯 Requisitos

• BS, MS, or Ph.D. in Computer Science, Computer/Electrical Engineering, or a related technical field, or equivalent experience • 8+ years of software engineering experience building infrastructure or systems software, ideally for large-scale compute, cloud, or HPC environments • Strong programming skills in Go and Python, with experience shipping production-quality services, controllers, or command-line tools • Deep familiarity with Linux systems, containers, and Kubernetes, including writing operators or controllers against the Kubernetes API • Working knowledge of HPC schedulers such as Slurm and GPU cluster fundamentals: drivers, NCCL, InfiniBand or RoCE fabrics, and GPU health tooling such as DCGM • Experience benchmarking or validating distributed systems, with a rigorous approach to measurement, reproducibility, and evidence • Demonstrated ability to drive complex technical investigations to root cause and communicate findings clearly to engineering and leadership audiences • Hands-on experience with large-scale distributed training or inference workloads with frameworks such as PyTorch, Megatron, NeMo, vLLM, SGLang, or TensorRT-LLM • Experience with the NVIDIA ecosystem, including DGX systems, GB200/GB300 platforms, CUDA, NVLink and NVSwitch fabrics, and NVIDIA networking • Prior contributions to open-source infrastructure projects, especially Kubernetes operators, scheduler plugins, or benchmarking frameworks • Background in software supply-chain security, attestation, or signed artifacts, and building audit-grade evidence into systems • Familiarity with observability stacks (Prometheus, Grafana, OpenTelemetry), GitOps workflows, and infrastructure as code for GPU clusters

🏖️ Benefícios

• Equity • Benefits • Equal opportunity employment

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